河南省农业技术进步贡献率的灰色测度及预测

采用灰色系统理论的思想和模型技术,在"索洛"模型的基础上建立灰色技术水平度量模型,分阶段分析了河南省农业技术进步等要素对农业总产值增长的贡献率问题。并应用动态模型GM(1,1)对上述各项指标进行了预测。试图为提高技术水平和取得技术进步,促进河南省农业的发展,提供科学依据。表4,参5。     

河南省第一产业技术进步贡献率测算

采用灰色系统理论的方法 ,建立一种新的技术进步测算模型—— G-C-D模型 .利用此模型建立了河南省 1 7个地市的 G-C-D模型 ,并测算出河南省 1 7个地市的技术进步贡献率和资金、劳动力对产出的贡献率 .     

河南省第一产业技术进步贡献率测算

采用灰色系统理论的方法,建立一种新的技术进步测算模型——G——C——D模型。利用此模型建立了河南省17个地市的G——C——D模型,并测算出河南省17个地市的技术进步贡献率和资金、劳动力对产出的贡献率。表3,参3。     

利用多维灰色模型进行山东省农业生产结构协调分析

本文首先用两种方法计算山东省农业总产值与种植业，林业，牧业，副业，渔业之间的关联度，然后对农业生产结构建立了多维灰色协调模型ＧＭ（１，６），并进行了协调分析，在此基础上给出了农业生产结构灰色综合模型，最后对山东省农业生产结构的调整及农业经济的发展提出了建议。     

一种新的关联度量化模型及其在农民收入结构分析中的应用

在已有灰色关联理论的基础上,综述了现有的几种典型灰色关联度量化模型,并分别指出了其缺陷。在此基础上,领会灰色关联度公理的内涵,提出了一种灰色关联度量化模型———演变模型,克服了现有关联度量化模型的缺陷,并证明了其科学性。最后,以河南省农民收入结构分析为例,介绍了其应用方法。图1,表1,参19。     

农机与社会、经济协调发展分析

由于农业系统的复杂性和灰色性,用灰色系统理论来解决农业系统中的问题是科学的。本文利用灰色系统理论建立了农机、社会、经济协调发展模型,并用此模型对吉林省某村作了实证研究,得到了许多有益的结论。     

福建省粮食单产的灰色-Markov动态模拟研究

灰色预测与Markov预测这两种方法在时间序列预测方面各具其优点及局限性。为探索提高时间序列预测精度的合理途径及客观地模拟区域粮食单产波动,以福建省为例构建了灰色-Markov预测模型,并在技术上进行了一定的改进。理论与实证表明,灰色-Markov模型预测粮食单产的精度较高,所采取的技术改进措施效果颇佳。模型对福建省未来10a粮食单产的预测可为该省今后的粮食生产规划乃至农业规划和决策提供有益的参考。图1,表3,参9。     

含时间周期项的离散灰色DGM(1,1,T)模型及其应用

针对系统行为序列的周期性波动特征，将三角函数引入离散灰色预测模型，提出含时间周期项的离散灰色DGM（1，1，T）模型，其还原公式可表示为三角函数和指数函数的耦合形式，从而表明该模型适用于既存在周期性又具有趋势性的复合型序列.基于最小二乘思想，将DGM（1，1，T）模型的参数估计转化为非线性优化问题，并提出PSO-LM混合算法进行数值求解；通过数值实验对模型的适用范围和参数估计方法的有效性进行验证；最后将该模型应用于河南省安阳市、洛阳市、许昌市和商丘市的农业干旱预测，结果表明2019年四个地市的土壤湿度将呈现出下降态势.     

毕节地区粮食持续发展分析

根据农业系统工程理论,应用灰色系统理论方法,对毕节地区１９８０－１９９５年粮食总产量及其主要影响因素建立数学模型并进行分析,得出了农作物产量对粮食总产量影响的程度依次为玉米－水稻－大豆－小麦－薯类－其它作物,农业生产要素及单产对粮食总产量影响的程度依次为单产－有效灌溉面积－化肥用量－粮作面积－技术水平－农业劳动力。     

非线性直接灰色模型

灰色模型可用于描述复杂动态系统的性质，但这种描述往往是间接的，文中（１）提出了一个直接灰色（线性）模型，本文旨在得到一个非线性直接灰色模型。     

河南省农业结构灰色回归预测模型研究

采用灰色关联聚类分析的方法研究河南省农业结构,明确影响河南省农业结构的主要因素。用灰色关联聚类得出的结果,建立河南省农业总产值的多元回归预测模型,并对模型进行精度检验,为河南农业结构战略性调整和农业总产值精确预测提供科学的依据。表5,参6。     

基于灰色关联分析的仿真模型验证及其改进

分析比较了仿真模型可信性验证常用方法的特点，把灰色关联分析方法运用于仿真模型的可信性验证中，给出了具体的操作步骤，然后分析了灰色关联分析模型运用于仿真模型可信性验证中存在的风险，并针对仿真模型可信性验证的特殊需要，对灰色关联分析模型进行了一定的改进，最后通用实例验证了改进的合理性及风险的降低。     

耦合三角函数的灰色GM(1,1,T)模型及其应用

针对小样本序列的周期性波动特征,将三角函数引入灰色预测模型,提出了耦合结构的灰色GM(1,1,T)模型,该模型适用于既存在周期性又具有趋势性的复合型序列.基于最小二乘思想,探讨了模型参数估计的非线性优化问题,利用Levenberg-Marquardt算法进行求解,并给出了初始点选取的经验方法;通过数值实验验证了模型的适用性和参数估计方法的可行性;最后将该模型应用于河南省获嘉县、禹州市、偃师市的农业干旱预测,结果表明2016-2017年河南省土壤含水量呈现出区域性差异,与实际干旱情势比较吻合.     

“八五”期间广州市农业技术进步贡献率的测定研究

从分析农业技术进步贡献率的内涵入手,利用Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数推导广州市农业技术进步测定的数学模型,以科学性与操作的现实可行性为原则选择变量,用灰色系统法等多种方法以增长率的计算进行了修正补充,计算出“八五”期间广州市农业技术进步贡献率     

短期负荷预报模型库的研究及应用

本文针对电力负荷变化的非平稳性和周期性，采用灰色模型，可调灰色模型分析用电负荷的趋势项并与历史负荷比较得一系列残差，然后应用自回归模型，傅氏模型，人工神经网络模型进行修正以提高精度。用一系列组合模型分别用于不同场合和要求下的负荷预测，并在微机上开发软件，通过实例计算，效果良好，具有一定的应用价值.     

安徽省农业生产结构的系统分析与协调预测研究

运用灰色系统理论,对安徽省农业生产结构进行系统分析与预测,主要包括农业生产结构动态关联分析;农业总产值的多维动态模型分析：生产结构的协调预测分析。在此基础上,提出安徽省农业生产结构调整和农业经济发展建议。     

改进的灰色关联度在农业系统中的应用

在目前各种常用的灰色关联度模型中，都或多或少地存在一定程度的缺陷，针对这些缺陷，提出了一种新的关联度计算方法，并将其运用到松 地某县的农业系统中，从定量的角度考察了粮食产量与诸影响因素之间的相互关系，在此基础上，提出该县今后农业的发展措施推导与计算结果同时表明，所提出的灰色关联度模型满足规范性和保序性要求，并且同常规数理统计方法算的结果保持高度的一致性，对已有的关联度模型有较大的改进，具有良好的性质。表２，参４。     

区域城镇化进程测度指标体系及评估模型研究

为了更好地把握河南省城镇化所处的阶段和水平,在对河南省城镇化建设现状进行分析的基础上,建立区域城镇化评估指标体系,给出了基于同异反的灰色聚类评估模型,对河南省及相关典型省市的城镇化进程进行测度比较,得出一些有益结论。表2,参17。     

基于改进灰色关联分析的仿真模型验证方法

为客观有效地进行仿真模型验证,降低灰色关联分析应用于模型验证的风险,构建了改进的灰色关联分析模型。分析了当前基于灰色关联分析的模型验证所存在的问题,针对仿真模型验证的特殊需要,综合考虑仿真模型输出和实际系统输出时间序列之间的相近性和相似性,提出了改进的灰色关联度模型,并证明了改进模型满足灰色关联四公理。最后通过实例的分析与比较验证了该模型的合理性和有效性。     

灰色增量──微分动态模型与中间变量辨识方法及其应用

本文对灰色GM(1, 1)、GM(2, 1)建模方法作了扩展和改进, 重新构造累加生成模式。利用多级增量序列首先进行回归建模, 引入中间变量并对其辨识和模拟, 使原始时间序列中隐含的有序性、规律性及灰色信息不断白化。灰色增量--微分动态模型具有系统开放性, 模型结构的包容量和信息量十分丰富, 为自然、社会经济等复杂系统建模、控制、预测提供了有效方法, 并消除了灰色GM(1, 1)、GM(2, 1)模型的局限性及不足之处；对全国总人口序列采用柯布--道格拉斯函数模型进行增量序列拟合建模, 在中间变量层次中揭示出周期性变化规律, 拟合效果极显着, 平均误差率1.21%, 最大误差率2.73%, 拟合精度极高。